Классификация подтипов рака молочной железы на основе РНК-профилирования и иммуногистохимических методов: клинические и биологические нюансы

Обложка
  • Авторы: Имянитов Е.Н.1,2
  • Учреждения:
    1. ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова»
    2. ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет» Минздрава России
  • Выпуск: Том 24, № 3 (2022)
  • Страницы: 351-354
  • Раздел: КЛИНИЧЕСКАЯ ОНКОЛОГИЯ
  • URL: https://journals.rcsi.science/1815-1434/article/view/109631
  • DOI: https://doi.org/10.26442/18151434.2022.3.201832
  • ID: 109631

Цитировать

Полный текст

Аннотация

Использование транскриптомного анализа позволило выявить экспрессионные подтипы рака молочной железы (РМЖ). Значительную часть РМЖ составляют карциномы, которые отличаются экспрессией маркеров люминального эпителия протоков молочной железы и генов сигнального каскада эстрогенов (люминальные подтипы А и Б). Другая группа РМЖ характеризуется экспрессией генов базальной выстилки протоков. Еще один подтип РМЖ обогащен генами, экспрессия которых типична для HER2-индуцированных опухолей. Зачастую иммуногистохимическое (ИГХ) исследование достаточно достоверно отражает подтип опухоли. Опухоли с высокими индексами ИГХ-экспрессии рецепторов эстрогенов (ER) и прогестерона (PR), отличающиеся отсутствием признаков активации гена HER2 и невысокой пролиферативной активностью, рекомендовано относить к люминальному типу А. Отсутствие экспрессии ER, PR и HER2 предлагается расценивать как признак базального подтипа опухоли. В то же время ИГХ-классификация практически отождествляет HER2-позитивные опухоли и HER2-обогащенный подтип, что не отражает биологические особенности некоторых РМЖ. Например, значительное количество ER-позитивных РМЖ, включенных в клиническое исследование рибоциклиба MONALEESA, имели транскрипционные признаки HER2-подтипа в отсутствие экспрессии рецептора HER2, и именно они демонстрировали выраженный ответ на лечение.

Об авторах

Евгений Наумович Имянитов

ФГБУ «Национальный медицинский исследовательский центр онкологии им. Н.Н. Петрова»; ФГБОУ ВО «Санкт-Петербургский государственный педиатрический медицинский университет» Минздрава России

Автор, ответственный за переписку.
Email: evgeny@imyanitov.spb.ru
ORCID iD: 0000-0003-4529-7891

чл.-кор. РАН, д-р мед. наук, проф., рук. отд. биологии опухолевого роста, зав. каф. общей и молекулярной медицинской генетики

Россия, Санкт-Петербург; Санкт-Петербург

Список литературы

  1. Loibl S, Poortmans P, Morrow M, et al. Breast cancer. Lancet. 2021;397(10286):1750-69. doi: 10.1016/S0140-6736(20)32381-3
  2. Olivotto IA, Truong PT, Speers CH, et al. Time to stop progesterone receptor testing in breast cancer management. J Clin Oncol. 2004;22(9):1769-70. doi: 10.1200/JCO.2004.99.251
  3. Mohammed H, Russell IA, Stark R, et al. Progesterone receptor modulates ERα action in breast cancer. Nature. 2015;523(7560):313-7. doi: 10.1038/nature14583
  4. Kunc M, Biernat W, Senkus-Konefka E. Estrogen receptor-negative progesterone receptor-positive breast cancer – "Nobody's land" or just an artifact? Cancer Treat Rev. 2018;67:78-87. doi: 10.1016/j.ctrv.2018.05.005
  5. Kunc M, Pęksa R, Cserni G, et al. High expression of progesterone receptor may be an adverse prognostic factor in oestrogen receptor-negative/progesterone receptor-positive breast cancer: results of comprehensive re-evaluation of multi-institutional case series. Pathology. 2022;54(3):269-78. doi: 10.1016/j.pathol.2021.10.003
  6. Slamon DJ, Godolphin W, Jones LA, et al. Studies of the HER-2/neu proto-oncogene in human breast and ovarian cancer. Science. 1989;244(4905):707-12. doi: 10.1126/science.2470152
  7. Perou CM, Sørlie T, Eisen MB, et al. Molecular portraits of human breast tumours. Nature. 2000;406(6797):747-52. doi: 10.1038/35021093
  8. Sorlie T, Tibshirani R, Parker J, et al. Repeated observation of breast tumor subtypes in independent gene expression data sets. Proc Natl Acad Sci U S A. 2003;100(14):8418-23. doi: 10.1073/pnas.0932692100
  9. Parker JS, Mullins M, Cheang MC, et al. Supervised risk predictor of breast cancer based on intrinsic subtypes. J Clin Oncol. 2009;27(8):1160-7. doi: 10.1200/JCO.2008.18.1370
  10. Wallden B, Storhoff J, Nielsen T, et al. Development and verification of the PAM50-based Prosigna breast cancer gene signature assay. BMC Med Genomics. 2015;8:54. doi: 10.1186/s12920-015-0129-6
  11. Bao T, Davidson NE. Gene expression profiling of breast cancer. Adv Surg. 2008;42:249-60. doi: 10.1016/j.yasu.2008.03.002
  12. Szymiczek A, Lone A, Akbari MR. Molecular intrinsic versus clinical subtyping in breast cancer: A comprehensive review. Clin Genet. 2021;99(5):613-37. doi: 10.1111/cge.13900
  13. Schettini F, Prat A. Dissecting the biological heterogeneity of HER2-positive breast cancer. Breast. 2021;59:339-50. doi: 10.1016/j.breast.2021.07.019
  14. Prat A, Chaudhury A, Solovieff N, et al. Correlative Biomarker Analysis of Intrinsic Subtypes and Efficacy Across the MONALEESA Phase III Studies. J Clin Oncol. 2021;39(13):1458-67. doi: 10.1200/JCO.20.02977
  15. Imyanitov EN. Cytotoxic and targeted therapy for BRCA1/2-driven cancers. Hered Cancer Clin Pract. 2021;19(1):36. doi: 10.1186/s13053-021-00193-y

Дополнительные файлы

Доп. файлы
Действие
1. JATS XML
Скачать

© ООО "Консилиум Медикум", 2022

Creative Commons License
Эта статья доступна по лицензии Creative Commons Attribution-NonCommercial-ShareAlike 4.0 International License.
 


Согласие на обработку персональных данных с помощью сервиса «Яндекс.Метрика»

1. Я (далее – «Пользователь» или «Субъект персональных данных»), осуществляя использование сайта https://journals.rcsi.science/ (далее – «Сайт»), подтверждая свою полную дееспособность даю согласие на обработку персональных данных с использованием средств автоматизации Оператору - федеральному государственному бюджетному учреждению «Российский центр научной информации» (РЦНИ), далее – «Оператор», расположенному по адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А, со следующими условиями.

2. Категории обрабатываемых данных: файлы «cookies» (куки-файлы). Файлы «cookie» – это небольшой текстовый файл, который веб-сервер может хранить в браузере Пользователя. Данные файлы веб-сервер загружает на устройство Пользователя при посещении им Сайта. При каждом следующем посещении Пользователем Сайта «cookie» файлы отправляются на Сайт Оператора. Данные файлы позволяют Сайту распознавать устройство Пользователя. Содержимое такого файла может как относиться, так и не относиться к персональным данным, в зависимости от того, содержит ли такой файл персональные данные или содержит обезличенные технические данные.

3. Цель обработки персональных данных: анализ пользовательской активности с помощью сервиса «Яндекс.Метрика».

4. Категории субъектов персональных данных: все Пользователи Сайта, которые дали согласие на обработку файлов «cookie».

5. Способы обработки: сбор, запись, систематизация, накопление, хранение, уточнение (обновление, изменение), извлечение, использование, передача (доступ, предоставление), блокирование, удаление, уничтожение персональных данных.

6. Срок обработки и хранения: до получения от Субъекта персональных данных требования о прекращении обработки/отзыва согласия.

7. Способ отзыва: заявление об отзыве в письменном виде путём его направления на адрес электронной почты Оператора: info@rcsi.science или путем письменного обращения по юридическому адресу: 119991, г. Москва, Ленинский просп., д.32А

8. Субъект персональных данных вправе запретить своему оборудованию прием этих данных или ограничить прием этих данных. При отказе от получения таких данных или при ограничении приема данных некоторые функции Сайта могут работать некорректно. Субъект персональных данных обязуется сам настроить свое оборудование таким способом, чтобы оно обеспечивало адекватный его желаниям режим работы и уровень защиты данных файлов «cookie», Оператор не предоставляет технологических и правовых консультаций на темы подобного характера.

9. Порядок уничтожения персональных данных при достижении цели их обработки или при наступлении иных законных оснований определяется Оператором в соответствии с законодательством Российской Федерации.

10. Я согласен/согласна квалифицировать в качестве своей простой электронной подписи под настоящим Согласием и под Политикой обработки персональных данных выполнение мною следующего действия на сайте: https://journals.rcsi.science/ нажатие мною на интерфейсе с текстом: «Сайт использует сервис «Яндекс.Метрика» (который использует файлы «cookie») на элемент с текстом «Принять и продолжить».